4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Ghent University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- Belgium
- Gepubliceerd
- 19 July 2017
- Auteurs
- Fréderic Godin, Joni Dambre, Wesley De Neve
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Language modeling
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 14M
- Training gegevens
- tokens
- Epochs
- 100
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 7.8 × 10¹⁵ FLOP
6*14000000*929000*100=7.8036e+15
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
- Benchmarkgegevens
- 4 layer Densely Connected LSTM
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Improving Language Modeling using Densely Connected Recurrent Neural Networks
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB) werd gepubliceerd door Ghent University, in het land geregistreerd als Belgium, tijdens July 2017. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
De training run verbruikte ongeveer 7.8 × 10¹⁵ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Antwoorden
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB) — veelgestelde vragen
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 14M. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Ghent University, gebaseerd op Belgium, een organisatie geclassificeerd als academia.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in July 2017. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.8 × 10¹⁵ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
4 layer Densely Connected LSTM 14M (PTB)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.